有关于BCH编译码的过程分析，对于理解BCH码很有帮助，有些内容是论文里的具体应用化

基于 GPU 的 LDPC 码（Low-Density Parity-Check codes，低密度 奇偶校验码）软件译码器优化设计方法。选用了适用于 GPU 架构的基于最小和算 法的分层迭代译码方法开展译码器的设计工作。在并行译码方式上分别给出了码字间 和码字内并行处理方案，并基于 CUDA（Compute Unified Device Architecture）多线程 模型优化了码字映射规则。为提升译码内核执行效率，提出的优化方法包括：设计满 足负载平衡的合理资源分配、针对最小和算法中的并行规约数值求解以及译码层更新 的分支优化，实现对 GPU 硬件资源的高效利用；通过对 LDPC 码校验矩阵优化存储结 构以及多种译码信息量化方式合并存储策略的设计，提升译码过程中的数据访问效率。 其二，本文给出了基于 GPU 的卷积码软件译码器优化设计方法

LDPC码并行译码算法的研究及其基于CUDA的实现

RS编译码的FPGA实现

ra码matlab译码代码ns-v-bm-解码 描述 为在 INCF 的 Neuroinformatics 2018 会议上展示的海报，重现分析运行所需的所有代码，题为，比较1,2和3 的词典和功能解码结果。 安装 无需安装，Python 代码是在 2.7.13 中编写的，因为我很固执，不想更新到 Python 3。需要numpy 、 pandas 、 scipy 、 seaborn和neurosynth来重新创建 Python 分析和数字。 遗憾的是，重新创建 BrainMap 风格的函数解码依赖于MATLAB 。 用法 来自每个数据库的所有术语比较文件都位于terms ，执行 BrainMap 功能解码所需的脚本位于/brainmap ，执行 Neurosynth 功能解码所需的脚本位于/neurosynth 。 两种方法的解码输入是二进制区域/网络掩码的 nifti 文件，输出是一系列文件，详细说明所述区域/网络的特征权重。 神经合成器解码 ns-get-dataset.ipynb ns-decoding.ipynb 脑图解码 BMA_ImageSearch.m BMA_ForR

毕业设计中对于VHDL语言汉明码编码器与译码器的设计与实现的加深

设计一个简易汽车踏板压力测量仪。利用压力传感器将压力信号转化成电信号，再经过整形放大，利用V/F转换电路经计数译码电路对其进行显示。 二、技术指标 测量压力小于20千克； 测量误差小于2%； 显示精度为0.5。 三、设计要求 1．在选择器件时，应考虑成本，要求采用LED显示。 2．根据技术指标，通过分析计算确定电路和元器件参数。 3．画出电路原理图（元器件标准化，电路图规范化）。 4．完成电路电源的设计。

程序设计任务： 设计一个程序，实现哈夫曼编码和译码的生成算法。基本要求：输入字符集大小n，以及n个字符和n个权值；构造哈夫曼树，产生每个字符的Huffman编码, 打印之；输入电文，将其翻译成比特流, 打印之；输入比特流，将其还原成电文， 打印之。